Reinforcement Learning Schulungen in Zürich

Dieser vom Dozenten geleitete Live-Training in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler auf mittlerem Niveau, die sowohl umfassende Kenntnisse als auch praktische Fähigkeiten in Grosse Sprachmodelle (LLMs) und Verstärkendes Lernen (RL) erwerben möchten.

Am Ende dieses Trainings können Teilnehmer Folgendes:

• Die Komponenten und Funktionsweise von Transformer-Modellen verstehen.
• LLMs für spezifische Aufgaben und Anwendungen optimieren und feinabstimmen.
• Die Kernprinzipien und Methoden des verstärkenden Lernens verstehen.
• Lernen, wie Techniken des verstärkenden Lernens die Leistung von LLMs verbessern können.

Diese instruktionsgeleitete, live durchgeführte Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Machine-Learning-Ingenieure und KI-Forschende, die RLHF anwenden möchten, um grosse KI-Modelle für hervorragende Leistung, Sicherheit und Ausrichtung zu optimieren.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmenden:

• die theoretischen Grundlagen von RLHF verstehen und erkennen, warum sie in der modernen KI-Entwicklung unverzichtbar sind.
• Reward-Modelle basierend auf menschlichem Feedback implementieren, um den Reinforcement-Learning-Prozess zu steuern.
• Grosse Sprachmodelle mit RLHF-Techniken feinabstimmen, um die Ausgaben an menschliche Präferenzen anzupassen.
• Bewährte Praktiken zur Skalierung von RLHF-Arbeitsabläufen für produktionsreife KI-Systeme anwenden.

Diese live durchgeführte Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Profi-Teilnehmende auf fortgeschrittenem Niveau, die ihr Verständnis des Reinforcement Learnings vertiefen und seine praktischen Anwendungen in der KI-Entwicklung mit Google Colab erlernen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die Kernkonzepte von Reinforcement-Learning-Algorithmen zu verstehen.
• Reinforcement-Learning-Modelle mit TensorFlow und OpenAI Gym zu implementieren.
• Intelligente Agenten zu entwickeln, die durch Versuch und Irrtum lernen.
• Die Leistung der Agenten mithilfe fortschrittlicher Techniken wie Q-Learning und Deep Q-Networks (DQNs) zu optimieren.
• Agenten in simulierten Umgebungen mit OpenAI Gym zu trainieren.
• Reinforcement-Learning-Modelle für reale Anwendungen bereitzustellen.

Deep Reinforcement Learning (DRL) verbindet die Prinzipien des Verstärkungslernens mit Architekturen des Deep Learnings, um Agenten in die Lage zu versetzen, durch Interaktion mit ihrer Umgebung Entscheidungen zu treffen. Es bildet die Grundlage für viele moderne KI-Fortschritte wie autonome Fahrzeuge, Robotiksteuerung, algorithmischen Handel und adaptive Empfehlungssysteme. DRL ermöglicht es einem künstlichen Agenten, Strategien zu erlernen, Richtlinien zu optimieren und autonome Entscheidungen basierend auf Versuch und Irrtum mittels belohnungsbasierten Lernens zu treffen.

Diese von Instruktoren geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Data Scientists mit mittlerem Kenntnisstand, die die Techniken des Deep Reinforcement Learning erlernen und anwenden möchten, um intelligente Agenten zu entwickeln, die in der Lage sind, autonome Entscheidungen in komplexen Umgebungen zu treffen.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die theoretischen Grundlagen und mathematischen Prinzipien des Verstärkungslernens zu verstehen.
• Wichtige RL-Algorithmen, einschließlich Q-Learning, Policy Gradients und Actor-Critic-Methoden, zu implementieren.
• Deep Reinforcement Learning-Agenten mit TensorFlow oder PyTorch zu erstellen und zu trainieren.
• DRL auf reale Anwendungen wie Spiele, Robotik und Entscheidungsfindungsoptimierung anzuwenden.
• Die Trainingsleistung mit modernen Tools zu debuggen, zu visualisieren und zu optimieren.

Formaat des Kurses

• Interaktive Vorträge und geführte Diskussionen.
• Praxisnahe Übungen und praktische Implementierungen.
• Live-Coding-Demonstrationen und projektbasierte Anwendungen.

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

• Um eine maßgeschneiderte Version dieses Kurses anzufordern (z. B. unter Verwendung von PyTorch anstelle von TensorFlow), kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.